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帮助团队通过 AI 统一操作 Kafka、数据库、AWS 与数据管道等数据工程系统
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcpkit-data" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请连接 Kafka 集群,检查订单主题各消费组的 lag、最近 1 小时吞吐和异常分区,并给出可能原因与处理建议。
返回各消费组延迟概览、异常分区说明,以及可执行的排障建议。
请查询用户表和订单表,检查过去 7 天的空值、重复记录、异常增长和关联缺失,并输出数据质量报告。
输出包含问题类型、影响范围、示例记录和修复建议的数据质量报告。
请检查 AWS 上的 ETL 作业、调度任务和相关基础设施状态,列出失败任务、资源异常和可能影响今天报表的风险。
返回数据管道健康检查摘要、故障清单、风险评估与优先处理建议。
连接并读取数据源,交由大模型完成灵活的数据理解与分析推理。